¿Cómo dominar el análisis de sentimiento basado en IA en 2025?

¿Qué opinan realmente sus clientes de su producto o servicio? Los clientes satisfechos contribuyen al crecimiento de su empresa. Los descontentos pueden perjudicarla. ¿Y qué hay de bueno? Puede saber cómo se sienten utilizando el análisis de opiniones. De hecho, el 83% de las empresas de software que utilizan el análisis de opiniones observan grandes mejoras en la satisfacción del cliente en el plazo de un año. ¿Quiere mejorar usted también? Esta es tu guía sobre el análisis de opiniones.

Resumen rápido:

- El análisis de sentimiento es una forma de averiguar cómo se sentían las personas cuando escribieron un texto concreto. Puede ser negativo, positivo o neutral e incluir emociones más específicas como la ira y la alegría.

- Las empresas lo utilizan para comprender lo que piensan y sienten los clientes sobre sus productos, campañas o empresa en general. Ayuda a tomar mejores decisiones, a fortalecer la marca y a reaccionar más rápidamente a las reacciones.

- Es se utiliza en el seguimiento de las redes sociales, la atención al cliente, el marketing, las relaciones públicas e incluso la política. El análisis de opiniones puede ser útil en cualquier lugar donde se compartan opiniones.

- La mayoría de las herramientas utilizan aprendizaje automático aprender de muchos ejemplos etiquetados. Escanean el texto, buscan patrones y deciden el estado de ánimo o la emoción que hay detrás.

- No es perfecto. La IA puede pasar por alto el sarcasmo, tener problemas con el contexto o malinterpretar emociones encontradas.. Además, a menudo no puede explicar por qué etiquetó algo de la manera en que lo hizo.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opiniones o IA de emociones) es un método de análisis de datos de texto para identificar su intención.

Incluye el proceso de analizar texto en línea para determinar el tono emocional que transmite. Su objetivo original era detectar si el sentimiento en torno a una marca o tema es positivo, negativo o neutro.

El objetivo es reconocer y categorizar automáticamente las opiniones expresadas en el texto para determinar el sentimiento general.

En pocas palabras, el análisis de sentimiento determina cómo se siente el autor sobre un tema determinado.

• Los sentimientos positivos pueden expresarse con palabras como "bueno", "estupendo", "maravilloso" y "fantástico".
• Los sentimientos negativos pueden expresarse con palabras como "malo", "terrible", "odio" y "repugnante".

Pero no es tan sencillo... Hay distintos tipos de análisis de sentimientos.

Hablemos brevemente de cada uno de ellos.

Tipos de análisis de sentimientos

He aquí los principales tipos de análisis de sentimientos. Cada uno con su propia forma de indagar en lo que hay detrás de lo que dice la gente:

1. Análisis detallado de los sentimientos
   Este modelo de análisis del sentimiento va más allá de "positivo" o "negativo". Desglosa las cosas en niveles como muy positivo, positivo, neutro, negativo y muy negativo.
   Pueden ser valoraciones por estrellas o puntuaciones de 0 a 100. Perfecto para encuestas y opiniones de clientes.
2. Detección de emociones
   En este caso, los algoritmos de análisis de sentimientos pretenden detectar emociones reales como la alegría, la ira, la tristeza o la frustración, en lugar de limitarse a clasificar sentimientos negativos y positivos.
   Por ejemplo, "No puedo dejar de sonreír después de usar esta aplicación" se etiquetaría como feliz, no sólo como positivo.
3. Análisis de intenciones
   Este intenta averiguar el objetivo que hay detrás del mensaje. Si alguien dice: "Me costó mucho configurar mi cuenta", puede detectar la intención de pedir ayuda y no solo de expresar frustración.
   Súper útil para la atención al cliente y los estudios de mercado.
4. Análisis de sentimientos basado en aspectos
   Este método se centra en partes específicas de un producto o servicio.
   Si alguien escribe: "La aplicación es genial, pero las notificaciones me vuelven loco", el sistema sabe que la mala crítica se refiere a la estrategia de notificaciones, no a toda la aplicación.

¿Para qué sirve el análisis de opiniones?

El análisis del sentimiento puede utilizarse en casi todos los sectores para seguir y comprender la opinión pública.

Ayuda a empresas, organizaciones e incluso gobiernos a determinar lo que la gente piensa, siente y dice sobre los temas que les importan.

Estos son algunos de los casos de uso más comunes del análisis de opiniones:

01 Gestión de la reputación de marca

La gente habla de las marcas en Internet todo el tiempo, y estas conversaciones están llenas de información valiosa. Las herramientas de análisis del sentimiento ayudan a conocer la opinión de los clientes sobre su marca, producto o campaña.

El seguimiento de la opinión de los clientes en Internet ayuda a los equipos de relaciones públicas, a los responsables de marketing y a los directores de marca a controlar cómo se perciben sus marcas y a tomar decisiones más adaptadas para mejorar su imagen.

02 Análisis de la opinión de los clientes

Los clientes ya no se limitan a dejar sus comentarios en las encuestas. Twittean, publican, bloguean y comentan.

Una herramienta de análisis de opiniones puede indicar automáticamente si los comentarios son buenos, malos o intermedios.

Por ejemplo, UBER utilizó el rastreo de opiniones para comprobar si a los usuarios les gustaba la nueva versión de su aplicación, sin esperar a una encuesta formal.

Inteligente, ¿verdad?

03 Realización de estudios de mercado

¿Quiere saber qué piensa la gente de su sector, de una nueva tendencia o del producto de su competencia?

El análisis del sentimiento es perfecto para la investigación de mercado. Puede decirte qué le gusta a la gente, qué no y qué espera.

04 Prevención de crisis

A veces, unos cuantos artículos de prensa o críticas en línea inevitables pueden convertirse en una auténtica bola de nieve. Crisis de relaciones públicas. Las herramientas de análisis del sentimiento ayudan a detectar esas señales de alerta.

Gracias a las alertas en tiempo real de mention negativos, los equipos pueden abordar rápidamente los problemas y calmar la tormenta antes de que se desate.

Es un salvavidas para la gestión de la reputación, especialmente en sectores en los que el momento oportuno lo es todo.

05 Investigación política y social

El análisis de sentimientos no es sólo para las empresas. Se utiliza mucho en política y asuntos públicos.

Por ejemplo, durante las elecciones, los investigadores y los equipos de campaña lo utilizan para seguir las reacciones del público ante los candidatos, las políticas o los discursos.

En 2012, la campaña de Obama utilizó al parecer el análisis de sentimientos para controlar las respuestas a los mensajes políticos.

Hoy en día, se utiliza para analizar todo, desde las reacciones a las noticias mundiales hasta los movimientos en línea y las reacciones políticas.

¿Por qué es importante el análisis de opiniones?

Gracias a la realización de análisis de sentimiento, podrá:

• Conozca mejor su sentimiento de marca más allá de las respuestas a la encuesta
• No pierdas tiempo con datos no estructurados
• Obtenga información que le ayude a mejorar sus productos y servicios
• Automatice la atención al cliente y mejore la capacidad de respuesta de su empresa
• Reaccionar rápidamente ante un sentimiento negativo y darle la vuelta
• Proteja la reputación de su marca
• Mantén contentos a tus clientes anteponiendo siempre sus sentimientos

¿Cómo hacer un análisis de sentimientos?

Realizar un análisis de sentimientos preciso sin utilizar herramientas avanzadas de análisis de sentimientos puede resultar difícil.

¿Por qué?

Como destacó Krzysztof Rajda, el análisis basado en un gran volumen de datos requiere mucho tiempo.

Claro que puede intentar investigar y analizar mentions sobre su negocio por su cuenta, pero le quitará mucho tiempo y energía.

Además, el riesgo de error humano es bastante significativo en ese caso.

Por ejemplo, Duolingo ganó más de 89k mentions sólo durante los últimos 30 días.

¿Se imagina analizar cada una de ellas y juzgar si tiene un sentimiento positivo, negativo o neutro?

Sinceramente, no puedo.

Y por eso debe utilizar herramientas de análisis de opiniones.

Hacen todas las cuentas por ti.

Utilicé Brand24 y rápidamente obtuve resultados para Duolingo:

• 30k de esos mention son positivos
• 17k son negativos
• y el resto es neutral

Me llevó menos de 3 minutos para descubrir esta idea.

He aquí cómo:

Configuré mi proyecto de escucha social, hice clic en el botón filtro de sentimientoy obtuve esta visión general:

Pero las herramientas avanzadas de análisis de sentimientos pueden hacer mucho más.

Echa un vistazo:

Estudio de un caso real de análisis de opiniones: Duolingo

Duolingo ha tenido algunos altibajos recientemente debido a la polémica de los reemplazos de IA dentro de la empresa.

Averigüemos qué ocurrió exactamente.

Analizando el sentimiento de los mention de las redes sociales, podemos obtener información valiosa sobre la percepción pública de la marca Duolingo.

01 Sentimiento general

El sentimiento general en torno a Duolingo sigue siendo positivo, con:

• 34% positivo mentions
• 19% negativo mentions

02 Sentimiento por categorías

El sentimiento de Duolingo es muy diferente en las distintas plataformas de redes sociales.

La mayoría de los rumores se producen en X (Twitter). Allí es donde la gente expresa más sus frustraciones.

Por otro lado, Instagram tiene sobre todo buenas vibraciones.

Duolingo debería centrarse definitivamente en abordar la negatividad en X.

Por eso es tan importante comprobar cómo se forma el sentimiento en distintos lugares. Permite a las marcas adaptar mejor sus esfuerzos y mensajes.

03 Sentimiento a lo largo del tiempo

En los últimos 3 meses, Duolingo recibió casi 300k mentions. Más de 93k son positivos, 53k son negativos y el resto son neutros.

Si se observa el gráfico de sentimiento, se ve el aumento de mention negativos en torno a abril.

También fue la época en la que se produjeron más mention negativos que positivos.

Tras seleccionar abril y mayo como intervalo de tiempo, utilicé la función Eventos AI y descubrió que a los fans no les gustaban los sustitutos de la IA en la empresa:

El seguimiento de las opiniones a lo largo del tiempo ayuda a identificar tendencias emergentes en los comentarios de los clientes y la opinión pública, lo que permite detectar nuevos cambios o pautas a medida que se desarrollan.

Como puede ver, gracias al análisis de sentimientos, puede controlar fácilmente los cambios en las emociones de los clientes.

04 Sentimiento por tema

Gracias a la Análisis temático de la IA descubrí los temas más importantes y de tendencia relacionados con Duolingo:

Y puedo comprobar fácilmente cuál es su sentimiento pulsando el botón "más estadísticas".

Esto es lo que parece según el tema más popular - Memes de Duolingo.

• Este tema tiene 27% de mention positivos y 21% de mention negativos.

• Las emociones más comunes dentro del tema son admiración y repugnancia.

05 Sentimiento de los autores hablantes

Ahora, detectemos quién habla de Duolingo de forma positiva y negativa.

Puede encontrar este análisis en la pestaña "Análisis de influenciadores".

Aquí están las personas más positivas:

Y aquí están las personas más negativas:

06 Contexto de una discusión

Durante los últimos 3 meses, las discusiones en torno a Duolingo giraban sobre todo en torno a palabras como:

¿Qué es la puntuación del sentimiento?

Uno de los medios para evaluar el sentimiento es la puntuación de sentimiento.

Sentimiento es un sistema de escala que refleja la profundidad emocional de las emociones en un texto.

• Detecta las emociones y les asigna puntuaciones de sentimiento, por ejemplo, de 0 a 10, del sentimiento más negativo al más positivo.

¿Cómo calcularlo?

Hay varias formas de calcular una puntuación de sentimiento, pero el método más común es utilizar un diccionario de palabras negativas, neutras o positivas.

Para calcular una puntuación de sentimiento, se tienen en cuenta varios factores, como:

• El número y tipo de emociones expresadas
• La fuerza de esas emociones
• El contexto en el que se utilizan.

¿Cómo funciona el análisis de opiniones?

La ciencia que hay detrás del proceso se basa en algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para clasificar los datos textuales como positivos, neutros o negativos.

Las tecnologías de análisis del sentimiento pueden utilizar varios tipos de algoritmos.

¿De qué tipo?

01 Automático

Este tipo de algoritmo se alimenta totalmente por aprendizaje automático.

Aprende de los datos que recibe, lo que convierte al aprendizaje automático en un elemento clave de la inteligencia artificial.

¿Cómo?

1. El proceso comienza con un conjunto de datos de textos etiquetados como positivo, negativoo neutro.
2. Con estos datos etiquetados, el algoritmo empieza a entrenarse.
3. Con el tiempo, aprende a reconocer patrones y acaba siendo capaz de analizar por sí solo textos nuevos que no ha visto.

Por eso es tan importante la calidad de los datos de entrenamiento.

Si el algoritmo no ha visto antes un determinado tipo de ejemplo, puede tener dificultades para evaluarlo correctamente.

¿Y la mayor ventaja de este método?

Puede manejar enormes cantidades de datos... mucho más de lo que podría hacerlo un sistema basado en reglas.

Pero los modelos de aprendizaje automático suelen funcionar como una caja negra. Toman decisiones, pero es difícil (o imposible) explicar por qué un texto concreto ha sido etiquetado como positivo o negativo.

02 Basado en reglas

Este algoritmo se basa en léxicos creados manualmente que definen palabras positivas y negativas.

• Se pueden establecer reglas en torno a otros aspectos del texto, por ejemplo, la parte de la oración, la sintaxis, etc.
• A continuación, el algoritmo analiza la cantidad de palabras positivas y negativas para ver cuáles predominan.

Este enfoque es fácil de aplicar y transparente en lo que respecta a las normas que sustentan los análisis.

Pero, como el análisis de sentimientos basado en reglas se basa en reglas y léxicos predefinidos, es menos eficaz a la hora de tratar características lingüísticas complejas como la negación y las metáforas.

03 Híbrido

Este combina ambos algoritmos mentioned anteriormente y parece ser la solución más eficaz.

Se debe a que combina la alta precisión que proporciona el aprendizaje automático y la estabilidad del enfoque basado en reglas y léxico.

En las herramientas avanzadas, estos algoritmos suelen ser mixtos.

Así que le pregunté a Krzysztof Rajda, responsable de IA en Brand24:

¿Cómo funciona el análisis de opiniones en la herramienta Brand24?

El análisis de sentimientos de Brand24 se basa en una rama de la IA conocida como aprendizaje automático, mediante la exposición de un algoritmo de aprendizaje automático a una cantidad masiva de datos cuidadosamente seleccionados.

Puede aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia.

Nuestro equipo de IA incorporó las recientes ventajas de Modelos lingüísticos preformados (PLM)una técnica que también utilizan las grandes empresas tecnológicas (como Google, Microsoft, Facebook o Baidu).

¿Por qué?

El resultado es que las capacidades de la máquina se aproximan lo más posible a la comprensión real del texto con el estado actual de los conocimientos científicos. 

Además, el uso de PLM multilingüe nos permite realizar análisis de sentimiento en más de 100 lenguas del mundo

Si desea saber más sobre este proceso, recientemente hemos contribuido a la ciencia con nuestro trabajo sobre el análisis multilingüe de sentimientos.

Se presentó en uno de los más notables y prestigiosos conferencias científicas.

Retos del análisis de sentimiento

Aunque hay muchos ventajas del análisis de opinionesPero también hay que ser consciente de sus retos.

Debido a la complejidad del lenguaje, el análisis de sentimientos tiene que enfrentarse al menos a un par de problemas.

En algunos casos, resulta difícil asignar una clasificación de sentimiento a una frase.

Ahí es donde resulta útil el análisis de sentimientos basado en el procesamiento del lenguaje natural, ya que el algoritmo intenta imitar el lenguaje humano habitual.

¿Cuáles son los retos más comunes del análisis de sentimientos?

01 Conjunción contrastiva

Un problema al que debe enfrentarse un sistema de análisis de sentimientos son las conjunciones contrastivas.

Se producen cuando un escrito (una frase) consta de dos palabras contradictorias (tanto positivas como negativas).

• Ejemplo de frase: "¡El tiempo era terrible, pero la excursión fue increíble!"

02 Reconocimiento de entidades nominativas

Otro gran problema al que se enfrentan los algoritmos es el reconocimiento de entidades con nombre. Las palabras en contexto tienen significados diferentes.

• ¿"Everest" se refiere a la montaña o a la película?

03 Resolución de anáforas

También conocida como resolución de pronombres, describe el problema de las referencias dentro de una frase: a qué se refiere un pronombre, o un sustantivo.

• Ejemplo de frase: "Fuimos al teatro y cenamos. Fue horrible".

04 Sarcasmo

Las herramientas de análisis de sentimiento tienen muchas dificultades para detectar el sarcasmo. Incluso pueden marcarlo en sentido contrario.

• Ejemplo de frase: "Me alegro mucho de que el avión se retrase".

05 Internet

Ocurre que cualquier lenguaje utilizado en línea adopta su propia forma.

La economía del lenguaje e Internet como medio de comunicación dan lugar a faltas de ortografía, abreviaturas, acrónimos, falta de mayúsculas y gramática deficiente.

El análisis de este tipo de escritos puede plantear problemas a los algoritmos de análisis de sentimientos.

Y, por último, también hay una lucha de datos a la que se enfrentan las herramientas:

¿Cómo utilizan las industrias las herramientas de análisis de sentimientos?

He aquí algunos ejemplos de cómo se utiliza el análisis de opiniones en distintos sectores:

1. Los minoristas utilizan el análisis de opiniones para:

• Mejorar la satisfacción del cliente
• Optimizar el desarrollo de productos
• Gestionar la reputación de la marca

El análisis en tiempo real de las redes sociales y las opiniones de los clientes les permite rastrear los cambios en las preferencias, personalizar las promociones y reducir los comentarios negativos.

Según Journal of Big Data, puede ayudar a mejorar la retención y a aumentar hasta 95% los beneficios.

2. Las aseguradoras aplican el análisis de sentimientos para:

• Detectar la insatisfacción en las comunicaciones con los clientes
• Señale los siniestros arriesgados o fraudulentos

Analizando el tono y las emociones en las interacciones con los asegurados, las aseguradoras pueden mejorar la experiencia del cliente y agilizar la tramitación de siniestros en flujos de trabajo cada vez más digitalizados.

3. Los fabricantes utilizan el análisis de opiniones para mejorar:

• Calidad del producto
• Capacidad de respuesta de la cadena de suministro
• Mantenimiento predictivo.

De hecho, más del 55% de los fabricantes utilizan ahora herramientas de IA para estos fines, lo que refleja una tendencia hacia el control de calidad basado en datos (fuente: Deloitte).

4. Los medios de comunicación y el mundo del espectáculo aplican el análisis de opiniones para:

• Personalizar la entrega de contenidos
• Seguimiento de la participación de los espectadores
• Optimizar las campañas de marketing

A medida que el mercado OTT crece rápidamente, los estudios y las plataformas utilizan herramientas de sentimiento para incluir en sus planes las reacciones de la audiencia a través de las plataformas sociales.

5. Las empresas financieras utilizan el análisis de sentimientos para:

• Toma de decisiones en consonancia con la opinión pública y los inversores
• Mejora de la evaluación de riesgos y el desarrollo de estrategias de negociación

Analizar el sentimiento de las noticias financieras, las convocatorias de beneficios y las redes sociales permite a las instituciones prever el comportamiento del mercado y ajustar sus carteras en consecuencia.

6. Los proveedores de telecomunicaciones utilizan el análisis de opiniones para:

• Identificar los riesgos de pérdida de clientes
• Intervenir proactivamente con mejoras del servicio u ofertas de retención específicas.

Supervisar las interacciones de los clientes en todos los canales ayuda a las empresas de telecomunicaciones a detectar a tiempo la insatisfacción y aplicar medidas correctivas para mejorar la fidelidad.

7. Las organizaciones políticas utilizan el análisis de sentimientos para:

• Analizar la opinión pública sobre políticas y servicios
• Orientar la toma de decisiones durante las crisis
• Mejorar las estrategias de comunicación

Al evaluar el sentimiento de los votantes y ciudadanos en tiempo real (especialmente durante elecciones o emergencias), el gobierno puede adaptar sus mensajes, generar confianza y responder más eficazmente a las preocupaciones del público.

8. La sanidad utiliza el análisis de sentimientos para:

• Analizar las opiniones de los pacientes
• Descubrir deficiencias en los servicios
• Aumentar la satisfacción y la calidad asistencial

Los hospitales pueden utilizar herramientas de sentimiento para controlar el tono emocional de las opiniones de los pacientes y las respuestas a las encuestas, lo que ayuda a mejorar la comunicación entre médicos y pacientes, mejorar los tratamientos y aumentar la satisfacción general de los pacientes.

9. Las organizaciones deportivas utilizan el análisis de sentimientos para:

• Comprender la percepción de los aficionados
• Eficacia de la campaña
• Reducir los costes de las encuestas manuales

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es el análisis de sentimientos PNL?

El análisis del sentimiento es basado en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en general.

Permite a los ordenadores procesar y dar sentido al lenguaje humano y a los datos no estructurados.

Las herramientas de PNL actuales son mucho más avanzadas y permiten detectar emociones y opiniones con mayor precisión y profundidad.

Entre los métodos de PLN más utilizados en el análisis de sentimientos se incluyen:

• Técnicas basadas en el léxico que utilizan listas de palabras sentimentales para asignar la polaridad
• Modelos de aprendizaje automático entrenado con datos etiquetados para clasificar textos según su sentimiento.
• Marcos de aprendizaje profundo como BERT y GPT que comprenden el contexto y el tono sutil
• Análisis de sentimientos basado en aspectosque se centra en partes específicas de un producto o servicio para determinar el sentimiento del público objetivo.

He aquí una explicación experta de Krzysztof Rajda, Director de Inteligencia Artificial de Brand24:

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), una parte de la IA que se ocupa de los datos textuales, es una técnica esencial en el mundo moderno para descubrir lo desconocido a partir de seguimiento de los medios de comunicación resultados.

Una de las tareas más útiles de la PNL es el análisis de sentimientos, un método de detección automática de las emociones que se esconden tras un texto.

El sentimiento puede analizarse a distintos niveles: desde la identificación de opiniones positivas, negativas o neutras, pasando por la cuantificación del nivel de positividad o negatividad, hasta incluso la minería de opiniones y la identificación de la emoción detallada que subyace a la opinión (por ejemplo, felicidad, enfado, tristeza, etc.).

¿Cuál es la diferencia entre análisis de sentimientos y detección de emociones?

El análisis de sentimientos y la detección de emociones son tareas relacionadas pero distintas en el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

1. Análisis del sentimiento se centra en determinar la actitud u opinión general expresada en un texto
2. Detección de emociones profundiza identificando estados emocionales específicos como alegría, ira, tristeza, miedoo sorpresa.

Mientras que un modelo de análisis de sentimientos proporciona un sentido amplio de la polaridad, la detección de emociones capta el tono emocional matizado que subyace a las palabras.

Por ejemplo, la frase "No me puedo creer que se hayan vuelto a olvidar de mi pedido" se etiquetaría como negativa en el análisis de sentimientos, pero la detección de emociones podría identificarla como expresando frustración o ira.

¿Puede ChatGPT realizar análisis de sentimiento?

Sí, ChatGPT puede realizar un análisis de sentimiento básico.

Puede leer texto y sugerir si el tono es positivo, negativo o neutro. También puede detectar algunas emociones como alegría, enfado o tristeza.

Sin embargo, hay algunos inconvenientes. ChatGPT no sigue sistemáticamente etiquetas de sentimiento estrictas como hacen las herramientas especializadas de análisis de sentimiento.

Además, su análisis no está automatizado ni es escalable: tendrás que introducir el texto manualmente o crear un flujo de trabajo personalizado para analizar grandes volúmenes de datos.

¿A qué espera? Empieza a investigar esos datos.